深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
1041	2025-09-27	Efficient T staging in nasopharyngeal carcinoma via deep Learning-Based Multi-Modal classification 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112407 PMID:40945208	研究论文	开发基于深度学习的多模态分类系统用于鼻咽癌T分期	首次将Vision Transformer和BERT结合Q-Former进行多模态融合，实现无需手动勾画肿瘤的自动化T分期	样本量相对有限（609例患者），需要进一步外部验证	开发高效的自动化T分期系统以支持个性化治疗和优化临床工作流程	609名鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	多模态学习、深度学习	Vision Transformer (ViT)、BERT、Q-Former、DeepTree	MRI图像和文本报告	609例鼻咽癌患者（训练集487例，验证集122例）
1042	2025-09-27	Accelerating non-contrast MR angiography of the thoracic aorta using compressed SENSE with deep learning reconstruction 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112403 PMID:40967085	研究论文	本研究评估压缩感知与深度学习重建结合加速无对比剂胸主动脉磁共振血管成像的效果	首次将压缩感知因子8与深度学习重建技术结合应用于REACT序列，在保持图像质量的同时显著缩短扫描时间	单中心前瞻性研究，样本量较小（40名志愿者），缺乏多中心验证	加速胸主动脉无对比剂磁共振血管成像的采集时间	人类胸主动脉	医学影像处理	心血管疾病	压缩感知并行成像（Compressed SENSE）、深度学习重建、3T磁共振成像	深度学习重建模型	磁共振影像数据	40名志愿者
1043	2025-09-27	Application of contrast-enhanced CT-driven multimodal machine learning models for pulmonary metastasis prediction in head and neck adenoid cystic carcinoma 2025-Nov, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112377 PMID:40857998	研究论文	本研究探索基于增强CT影像的放射组学和深度学习方法，用于预测头颈部腺样囊性癌的肺转移	采用多特征融合策略结合9种机器学习算法，首次系统评估增强CT驱动的多模态模型在头颈部ACC肺转移预测中的性能	样本量有限（130例患者），rf和ada算法出现明显过拟合现象	评估机器学习算法在预测头颈部腺样囊性癌肺转移方面的模型性能	130例经病理确诊的头颈部腺样囊性癌患者	医学影像分析	头颈部肿瘤	增强CT影像分析、放射组学、深度学习	KNN, SVM, rpart, GBM, NB, GLM, LDA, rf, ada	医学影像（CT）和临床数据	130例患者（训练集与测试集按7:3比例随机分割）
1044	2025-09-27	An overview of reliable and representative DVC measurements for musculoskeletal tissues 2025-Oct, Journal of microscopy IF:1.5Q3 DOI:10.1111/jmi.70008 PMID:40636996	综述	本文综述了数字体积相关（DVC）技术在肌肉骨骼组织生物力学表征中的最新进展与应用	重点探讨DVC在组织界面处理、边界效应及不确定性量化等关键技术挑战，并首次系统总结其与计算建模、深度学习等数据驱动方法的融合应用	指出当前DVC技术在精度提升、临床转化及自动化工作流程方面仍存在局限	评估DVC技术在肌肉骨骼组织多尺度生物力学研究中的可靠性与代表性	矿化组织与软组织的器官至组织层级力学特性	生物力学	肌肉骨骼疾病	数字体积相关（DVC）	深度学习	3D影像数据	NA
1045	2025-09-27	From Single-Cancer to Pan-Cancer Prognosis: A Multimodal Deep Learning Framework for Survival Analysis with Robust Generalization Capability 2025-Oct, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2025.06.006 PMID:40651540	研究论文	提出一种统一的多模态泛癌生存网络（UMPSNet），通过整合组织病理学图像、基因组表达谱和元数据实现跨癌种的生存预后预测	首次构建面向泛癌预后的多模态深度学习框架，采用基于最优传输的注意力机制进行多模态特征对齐，并通过专家混合机制解决癌种分布偏移问题	模型在零样本迁移评估中仅针对胰腺腺癌进行验证，需要更多癌种的跨中心验证	开发具有强泛化能力的多模态深度学习框架，突破单癌种模型的限制，实现跨癌种的精准生存预后预测	癌症患者（涉及5个TCGA队列的2831个样本及北京大学第三医院的66个胰腺癌样本）	数字病理	泛癌种（包括胰腺癌等多种癌症）	多模态深度学习、最优传输理论、专家混合机制	UMPSNet（基于注意力机制的多模态神经网络）	全切片图像、基因组表达谱、结构化元数据	3523张全切片图像（涉及2831个样本），零样本测试包含392张胰腺癌切片（66个样本），临床验证涉及92个突变基因
1046	2025-09-27	Smarter stomata: emergent technologies unlocking yield potential in a changing climate 2025-Oct, AoB PLANTS IF:2.6Q2 DOI:10.1093/aobpla/plaf048 PMID:40979128	综述	本文探讨气孔性状在培育气候韧性作物中的潜力及新兴技术应用	提出整合深度学习、CRISPR和多组学等前沿技术实现气孔性状的高通量表型分析与精准育种	未明确具体作物物种或实验验证数据	开发通过调控气孔性状提升作物气候适应性的育种策略	植物气孔生理与解剖性状	作物育种	NA	深度学习、CRISPR、多组学分析、遥感技术、数字显微镜	人工智能驱动模型	表型数据、基因组数据	NA
1047	2025-09-27	KurdABSA: Kurdish aspect-based sentiment analysis dataset curation using few-shot learning 2025-Oct, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.112012 PMID:40989237	研究论文	本研究创建了首个库尔德语索拉尼方言的方面级情感分析公开数据集	开发了首个库尔德语索拉尼方言的ABSA公开数据集，采用基于提示的小样本学习进行自动标注	数据集仅限于餐厅评论领域，语言范围限定于索拉尼方言	解决低资源语言在方面级情感分析领域的研究空白	库尔德语索拉尼方言的餐厅评论文本	自然语言处理	NA	基于提示的小样本学习	few-shot learning	文本	超过4000个四元组ABSA数据
1048	2025-09-27	A Combined Model Based on Bone Mineral Density for Noninvasive Prediction of Prognosis in Non-Small Cell Lung Cancer Patients Receiving Immune Checkpoint Inhibitors: A Multicenter Retrospective Study 2025-Oct, MedComm IF:10.7Q1 DOI:10.1002/mco2.70398 PMID:40989575	研究论文	本研究开发了一种结合骨密度指标和临床特征的联合模型，用于无创预测非小细胞肺癌患者接受免疫检查点抑制剂治疗的预后	首次将基线骨密度和治疗后骨密度下降纳入预后预测模型，并利用深度学习实现自动评估	回顾性研究设计可能存在选择偏倚，需要前瞻性研究验证	建立非小细胞肺癌患者免疫治疗预后的无创预测模型	2096例晚期非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	深度学习、转录组分析	深度学习模型	医学影像数据、临床数据、转录组数据	总样本量2096例（来自5个中心），其中130例进行转录组分析
1049	2025-09-27	UK Biobank-centric advances in brain age prediction: a comprehensive review 2025-Sep-29, Reviews in the neurosciences IF:3.4Q2 DOI:10.1515/revneuro-2025-0055 PMID:40997331	综述	基于英国生物银行（UK Biobank）数据集系统回顾脑年龄预测研究进展的综合性综述	首次系统整合70项利用UK Biobank进行脑年龄预测的研究（2014-2024年），聚焦机器学习与深度学习算法的范式转变	UK Biobank数据集本身存在的固有局限性未具体说明	推动脑健康评估系统发展，为神经退行性疾病的精准诊疗提供理论依据	基于神经影像学的脑年龄预测模型	机器学习	神经退行性疾病	神经影像技术	机器学习与深度学习算法	神经影像数据	基于UK Biobank数据集的70项研究（未明确总样本量）
1050	2025-09-27	High-Adhesive Hydrogel-Based Strain Sensor in the Clinical Diagnosis of Anterior Talofibular Ligament Sprain 2025-Sep-26, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.4c03472 PMID:40042081	研究论文	提出一种基于高粘性水凝胶的应变传感器，用于精准评估距腓前韧带扭伤严重程度	开发了由明胶、纤维素纳米纤维和交联聚丙烯酸组成的新型高粘性水凝胶传感器，结合深度学习模型显著提升诊断准确率	未明确说明临床验证样本量及跨人群适用性	解决现有韧带扭伤评估方法缺乏标准化定量标准的问题	距腓前韧带扭伤患者	医疗诊断设备	运动损伤	深度学习、水凝胶传感技术	深度学习模型	生物力学传感数据	NA
1051	2025-09-27	Fixed point method for PET reconstruction with learned plug-and-play regularization 2025-Sep-26, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae05ac PMID:40930128	研究论文	提出一种基于固定点方法的PET重建算法，结合学习型即插即用正则化技术	将Douglas-Rachford分裂方法与满足固定点条件的去噪器相结合，确保算法收敛性	谱归一化方法在泛化性能方面表现欠佳	提高低计数PET重建的图像质量和定量准确性	正电子发射断层扫描(PET)图像	医学影像重建	NA	即插即用(PnP)框架、Douglas-Rachford分裂方法	谱归一化网络、深度平衡模型、CNN	医学影像数据	合成实验和真实研究（具体样本量未明确说明）
1052	2025-09-27	CNSGT: Generative Transformer for De Novo Drug Design Targeting the Central Nervous System 2025-Sep-26, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01541 PMID:41002051	研究论文	提出一种结合变分自编码器和自注意力机制的生成式Transformer模型CNSGT，用于针对中枢神经系统药物的从头设计	首次将VAE与自注意力机制结合用于CNS药物设计，克服传统SMILES表示限制，能有效捕捉分子结构和语义关系	NA	开发针对中枢神经系统药物的生成式深度学习模型	多巴胺转运体抑制剂等CNS靶向药物分子	机器学习	中枢神经系统疾病	深度学习、分子对接、动态模拟	Transformer、VAE	分子结构数据	基于大规模分子数据集进行预训练
1053	2025-09-27	Molecular dynamics simulations of proteins: an in-depth review of computational strategies, structural insights, and their role in medicinal chemistry and drug development 2025-Sep-26, Biological cybernetics IF:1.7Q4 DOI:10.1007/s00422-025-01026-0 PMID:41003729	综述	本文深入综述了分子动力学模拟在蛋白质研究中的计算策略、结构洞察及其在药物化学与开发中的应用	重点聚焦蛋白质特异性模拟策略，系统评述力场选择对结果可靠性的影响，并展望机器学习与深度学习技术的整合前景	计算模型与实际细胞条件之间存在差距，尚未完全解决	探讨分子动力学模拟在蛋白质行为解析及药物开发中的应用价值	蛋白质及其与抑制剂的相互作用	计算生物学	NA	分子动力学模拟	NA	分子结构数据	NA
1054	2025-09-27	Ultra-fast whole-brain T2-weighted imaging in 7 seconds using dual-type deep learning reconstruction with single-shot acquisition: clinical feasibility and comparison with conventional methods 2025-Sep-26, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01875-6 PMID:41003971	研究论文	本研究评估了结合双类型深度学习重建的超快速T2加权成像技术在7秒内完成全脑扫描的临床可行性	首次将单次激发快速自旋回波技术与双类型深度学习重建（包含去噪和超分辨率处理）相结合，实现7秒超快速全脑成像	样本量较小（38例患者），仅由两名放射科医师进行评估	评估超快速T2加权成像的图像质量和临床实用性	38例接受脑部MRI检查的患者	医学影像分析	中枢神经系统疾病	单次激发快速自旋回波技术、深度学习重建	深度学习	医学影像	38例患者
1055	2025-09-27	FairDITA: Disentangled Image-Text Alignment for Fair Skin Cancer Diagnosis 2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01693-2 PMID:41003966	研究论文	提出一种新的对比学习框架FairDITA，通过解耦图像-文本对齐实现公平的皮肤癌诊断	首次利用显式构建的图像-文本对来解耦病变特征与肤色属性，通过双编码器架构和跨模态语义距离匹配实现公平表示学习	方法依赖于文本描述的可用性和质量，在两个特定数据集上验证但未涉及更广泛的医疗场景	解决皮肤癌诊断中算法公平性问题，减少不同肤色群体间的性能差异	皮肤病变图像和对应的文本描述	计算机视觉	皮肤癌	对比学习、多模态学习	双图像编码器+共享文本编码器的对比学习框架	图像-文本对数据	PAD-UFES-20和Fitzpatrick17k两个基准数据集，涵盖广泛肤色范围
1056	2025-09-27	Automated Diffusion Analysis for Noninvasive Prediction of Isocitrate Dehydrogenase Genotype in WHO Grade 2-3 Gliomas 2025-Sep-25, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8776 PMID:40494626	研究论文	开发基于T2加权MRI的自动ADC提取流程，用于无创预测WHO 2-3级胶质瘤的IDH基因型	首次建立仅需单序列T2加权成像的自动ADC提取流程，实现与人工分割等效的IDH基因型预测性能	nnUNet在6%病例中出现肿瘤外脑组织过分割，0.8%病例漏检部分胶质瘤成分	开发自动化ADC分析方法用于胶质瘤分子分型	WHO 2-3级胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	MRI扩散加权成像、ADC直方图分析	nnUNet深度学习算法	医学影像	训练数据500例（BraTS 2021），验证数据247例（UCLH医院数据集）
1057	2025-09-27	Deep Learning for Cardiac Overload Estimation　- Predicting B-Type Natriuretic Peptide (BNP) Levels From Heart Sounds and Electrocardiogram 2025-Sep-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-25-0098 PMID:40533163	研究论文	开发深度学习模型通过心音和心电图非侵入性预测BNP水平	首次结合心音和ECG动态生理信号通过深度学习估算BNP水平，实现无创心衰筛查	样本量有限（外部验证集140例），BMI分层分析样本数较少	验证基于心音和心电图的BNP预测模型临床可行性	心衰患者的心音与心电图信号	医疗人工智能	心血管疾病	深度学习	深度学习模型	生理信号（心音/ECG）	外部验证集140例患者，BMI亚组127例
1058	2025-09-27	The identification and severity staging of chronic obstructive pulmonary disease using quantitative CT parameters, radiomics features, and deep learning features 2025-Sep-25, Respiration; international review of thoracic diseases DOI:10.1159/000548595 PMID:40996946	研究论文	本研究评估基于吸气和呼气CT的定量参数、影像组学特征和深度学习特征在慢性阻塞性肺疾病识别和严重程度分期中的价值	首次将双相CT的定量参数、影像组学特征和深度学习特征进行多模态整合，构建COPD识别和分期模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（223例患者+59例对照）	开发COPD的自动识别和严重程度分期方法	慢性阻塞性肺疾病患者和健康对照者	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	定量CT分析、影像组学、深度学习	VGG-16、Logistic回归	CT影像	282例（223例COPD患者+59例健康对照），来自广州队列和深圳验证队列
1059	2025-09-27	MTF-hERG: a Multi-type Features Fusion-based Framework for Predicting hERG Cardiotoxicity of Compounds 2025-Sep-25, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3614696 PMID:40996988	研究论文	提出一种基于多类型特征融合的框架MTF-hERG，用于预测化合物的hERG心脏毒性	首次整合分子指纹、2D分子图像和3D分子图等多类型特征，通过全连接神经网络、DenseNet和等变图神经网络进行特征提取与深度融合	NA	开发深度学习模型预测化合物的hERG心脏毒性，提高药物开发效率	化合物及其hERG阻断活性	机器学习	心血管疾病	深度学习	全连接神经网络、DenseNet、Equivariant Graph Neural Networks	分子特征数据（指纹、图像、图结构）	基准数据集（具体数量未提及）
1060	2025-09-27	Conditional Virtual Imaging for Few-Shot Vascular Image Segmentation 2025-Sep-25, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3608467 PMID:40996986	研究论文	提出条件虚拟成像框架用于少样本血管图像分割学习	结合对齐图像-掩码对生成和双一致性学习策略，利用大预训练模型生成高质量血管图像	NA	解决少标注样本下血管图像分割性能不佳的问题	血管医学图像	医学图像处理	血管疾病	深度学习	生成模型与分割模型联合训练	医学图像	少量标注血管图像与大量未标注数据